行人跟蹤程式

根據色調來設計行人跟蹤程式。

import numpy as np

import cv2
#開啟攝像頭
cap = cv2.videocapture(0)
#獲取第一幀影象
ret, frame = cap.read()
#設定初始視窗位置和大小
r, h, c, w = 300, 200, 400, 300
track_window = (c, r, w, h)
#從第一幀影象frame中提取roi影象
roi = frame[r:r + h, c:c + w]
#轉換影象格式rgb->hsv
hsv_roi = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2hsv)
#根據人體的顏色閾值設定掩模版，低值np.array((5., 30., 32.)),高值np.array((40., 180., 255.))
mask = cv2.inrange(hsv_roi, np.array((5., 30., 32.)),np.array((40., 180., 255.)))
#提取roi圖形的彩色直方圖
roi_hist = cv2.calchist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
#歸一化
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.norm_minmax)
#設定camshift引數，終止條件為10次迭代或至少移動1磅
term_crit = (cv2.term_criteria_eps | cv2.term_criteria_count, 10, 1)
i=0while (1):
ret, frame = cap.read()
if ret == true:
#轉換影象格式rgb->hsv
hsv = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2hsv)
#直方圖反向投影
dst = cv2.calcbackproject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
#應用camshift函式進行均值漂移得到新位置
ret, track_window = cv2.camshift(dst, track_window, term_crit)
#得到跟蹤區域的位置並繪製矩形顯示影象
pts = cv2.boxpoints(ret)
pts = np.int0(pts)
destimg = cv2.polylines(frame, [pts], true, 255, 2)
i=i+1
cv2.imshow('destimg', destimg)
#按下esc鍵退出
k = cv2.waitkey(600) & 0xff
if k == 27:
cv2.destroyallwindows()
cap.release()
break
else:
cv2.imwrite(str(i)+".jpg",destimg)

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